图像分类matlab结果,libsvm图像二分类后，分类的图像结果如何显示？

这是训练后的分类器。

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%% 训练阶段

ReadList1 = textread('P.txt','%s','delimiter','\n');%载入云样本列表

sz1=size(ReadList1);

label1=ones(sz1(1),1); %云样本标签

ReadList2 = textread('N.txt','%s','delimiter','\n');%载入下垫面样本列表

sz2=size(ReadList2);

label2=zeros(sz2(1),1);%下垫面样本标签

label=[label1',label2']';%标签汇总

total_num=length(label);

data=zeros(total_num,10);

%读取云样本并计算纹理特征

for i=1:sz1(1)

name= char(ReadList1(i,1));

image=imread(strcat('D:\MATLAB\matlab\toolbox\libsvm-3.22\matlab\样本\20yun\',name));

img=imresize(image,[64,64]);

tex = Texture(img);

data(i,:) = tex;

end

%读取下垫面样本并计算纹理特征

for j=1:sz2(1)

name= char(ReadList2(j,1));

image=imread(strcat('D:\MATLAB\matlab\toolbox\libsvm-3.22\matlab\样本\20xia\',name));

img=imresize(image,[64,64]);

tex = Texture(img);

data(sz1(1)+j,:)= tex;

end

[train, test] = crossvalind('holdOut',label,0.7);

train_data = data(train,:); %获取train标签对应的训练数据

train_data_labels = label(train,:);

train_data_labels = double(train_data_labels );

test_data = data(test,:); %获取train标签对应的检测数据

test_data_labels = label(test,:);

test_data_labels =double(test_data_labels);

%% 建模预测

% 利用训练集合建立分类模型

model = svmtrain(train_data_labels,train_data, '-s 0 -t 2 -c 1 -g 0.07');

save model

[predict_label, accuracy, dec_values] =svmpredict(test_data_labels, test_data, model);

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重新输入一幅图像。

代码应该怎样实现？？

2017-3-5 18:55 上传

新输入的图

2017-3-5 18:56 上传

想要得到结果的图

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